随机数与概率相关的问题

Question

随机数与概率相关的问题

javarandomprobability

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我想知道最好的方法（例如在Java中）生成特定范围内的随机数，其中每个数字都有一定的概率出现或不出现？

例如：

生成介于[1；3]之间的随机整数，并具有以下概率：

P（1）= 0.2

P（2）= 0.3

P（3）= 0.5

目前我正在考虑的方法是在[0;100]内生成随机整数，并执行以下操作：

如果它在[0;20]之间 - 我得到了我的随机数字1。

如果它在[21;50]之间 - 我得到了我的随机数字2。

如果它在[51;100]之间 - 我得到了我的随机数字3。

你认为呢？

- marc wellman

9

我认为这样做是很聪明的方式，但我不知道是否有更好的方法。请确保数字从0到99，否则你会得到101个数字，而不是你想要的准确百分比。 - Blub

3

是的，这看起来很合理，否则你可以使用EnumeratedIntegerDistribution，示例可在此处查看（https://dev59.com/2HHYa4cB1Zd3GeqPQtu2#16436249）。 - kiruwka

1

虽然在SSJ中没有找到针对您问题的相关实现，但是您应该比我更仔细地查看它... - Yaneeve

12个回答

网页内容由stack overflow 提供, 点击上面的

可以查看英文原文，
原文链接

- Albert Chen · Answer 1

这里是 Python 代码，即使你要求 Java，但它非常类似。

# weighted probability

theta = np.array([0.1,0.25,0.6,0.05])
print(theta)

sample_axis = np.hstack((np.zeros(1), np.cumsum(theta))) 
print(sample_axis)

[0. 0.1 0.35 0.95 1. ]。这代表累积分布。

您可以使用均匀分布在此单位范围内绘制索引。

def binary_search(axis, q, s, e):
    if e-s <= 1:
        print(s)
        return s
    else: 
        m = int( np.around( (s+e)/2 ) )
        if q < axis[m]:
            binary_search(axis, q, s, m)
        else:
            binary_search(axis, q, m, e)



range_index = np.random.rand(1)
print(range_index)
q = range_index
s = 0
e = sample_axis.shape[0]-1
binary_search(sample_axis, q, 0, e)

- besabestin · Answer 2

这可能对某些人有用，我用Python写了一个简单的程序。你只需要改变p和r的写法即可。例如，这个程序将在0到0.1之间投射随机值到1e-20到1e-12之间。

import random

def generate_distributed_random():
    p = [1e-20, 1e-12, 1e-10, 1e-08, 1e-04, 1e-02, 1]
    r = [0, 0.1, 0.3, 0.5, 0.7, 0.9, 1]
    val = random.random()
    for i in range(1, len(r)):
        if val <= r[i] and val >= r[i - 1]:
            slope = (p[i] - p[i - 1])/(r[i] - r[i - 1])
            return p[i - 1] + (val - r[i - 1])*slope


print(generate_distributed_random())